· AI 기반 도로안전 예측 및 자원 배분 고도화 : 영국 및 국제 도로안전 커뮤니티를 중심으로 AI·머신러닝을 활용한 사고 예측과 대응 자원 배분 최적화가 본격 도입되고 있으며, 설명 가능한 AI(XAI)를 통해 정책 의사결정의 투명성과 신뢰성을 동시에 확보하려는 흐름이 확산되고 있습니다.

· 커넥티드 차량 데이터 기반 선제적 안전관리 전환 : 급제동 등 실시간 주행 데이터와 커넥티드 차량 정보를 활용하여 사고 발생 이후 대응 중심에서 벗어나 “사전 위험 예측” 기반의 선제적 안전관리 체계로 전환되고 있으며, 기존 사고 통계로는 식별하기 어려웠던 위험 구간 분석도 가능해지고 있습니다.

· 데이터 편향 및 윤리·개인정보 이슈 부상: AI 기반 교통안전 분석 과정에서 데이터 편향 문제, 보행자·자전거 등 교통약자 반영 부족, 개인정보 보호 및 윤리적 활용 문제가 주요 정책 이슈로 대두되고 있으며, 기술 도입과 함께 거버넌스 체계 정비의 병행 필요성이 강조되고 있습니다.

· 정량 목표 기반 종합 도로안전 전략 추진: 영국 정부는 2035년까지 중대 사상자(KSI) 65% 감축 등 정량적 목표를 설정하고, 경찰·구급 등 다기관 데이터 연계를 통한 통계 정확도 개선과 사회경제적 안전 격차 해소를 포함한 통합형 도로안전 전략으로 정책 방향을 전환하고 있습니다.

기사 원문 : https://agilysis.co.uk/2026/04/23/65-by-30/